1 重庆大学 通信工程学院, 重庆 400044
2 中国空气动力研究与发展中心, 四川 绵阳 621000
3 中国科学院 光电技术研究所, 成都 610209
利用红外测量跟踪系统获取目标信号幅度信息, 提出了一种基于序列似然比检验的小弱运动目标航迹快速起始方法。用动态2维分配算法关联“量测-航迹”, 采用序列似然比检验衡量航迹质量, 一旦似然函数比达到阈值则确认目标航迹。该方法可根据目标信噪比不同采取不同帧数来起始、确认目标航迹, 做到信噪比越大起始帧数越少, 目标航迹检测概率越高, 而信噪比越小则起始帧数越多。理论分析和试验结果表明, 该方法既能提高航迹起始速度, 又能提高目标航迹检测概率, 避免和解决了M/N逻辑法需要固定扫描帧数才能确认航迹的局限性。
小弱运动目标 航迹起始 似然比检验 信噪比 infrared dim moving target track initiation likelihood ratio test signal-to-noise ratio
1 重庆大学 通信工程学院, 重庆 400044
2 中国空气动力研究与发展中心, 四川 绵阳 621000
3 中国科学院 光电技术研究所, 成都 610209
针对传统空时域滤波器难以剔除杂波(尤其是杂波边缘)的缺点，提出了一种基于时频分析的弱小运动目标检测方法。理论分析表明，目标经过处的时频是一个小波包，波包的幅度与目标的幅度一致，而宽度则与目标速度成反比关系；杂波边缘经过处的时频则是一个上坡或者下坡。采用两级滤波方法检测运动目标，即首先采用恒虚警率准则过滤噪声，然后再利用目标出现处存在的波包，分别统计主瓣与旁瓣能量及其能量比，去除杂波，检测出运动目标。云背景下弱小目标检测试验结果证明了该方法的有效性。
小弱运动目标 杂波 时频分析 短时加窗傅里叶变换 small dim moving target clutter timefrequency analysis shorttime windowed discrete Fourier transform
1 重庆大学 通信工程学院， 重庆 400044
2 中国空气动力研究与发展中心， 四川 绵阳 621000
3 中国科学院 光电技术研究所， 成都 610209
利用红外跟踪测量系统能够同时获取目标运动信息(包括方位角、俯仰角以及角速度)、目标信号幅度及其成像面积等，提出了一种基于多特征融合的弱红外运动目标跟踪方法。分析了红外成像系统中目标信号特点，得到目标的运动、幅度和面积具有一致性和连续性，符合高斯分布；采用概率数据关联滤波推导量测各特征的关联概率，并根据特征的波动状况确定多特征融合的加权系数，估计和更新目标运动状态。理论分析和实验结果表明:该方法的跟踪精度和稳定性都明显高于仅依靠运动特征关联和依靠运动特征和幅度特征关联的跟踪方法。
微弱红外目标 运动目标跟踪 概率数据关联滤波 多特征融合 infrared dim target moving target tracking probabilistic data association filter multi-feature association
